Quelle différence entre un Data Analyst et un Data Engineer ?

L'ingénieur construit et exploite les chaînes qui rendent la donnée disponible, fraîche et fiable. L'analyste utilise cette donnée pour répondre à des questions métier. L'un produit la matière, l'autre en tire des conclusions. Une équipe composée uniquement d'analystes finit par consacrer une large part de son temps à des tâches d'ingénierie faites à la main, et elle le découvre en général le jour où un chiffre faux arrive en comité de direction.

Qu'est-ce qu'un Analytics Engineer ?

Un profil intermédiaire, apparu avec les outils de transformation déclarative : il travaille dans l'entrepôt plutôt qu'en amont, transforme la donnée brute en modèles utilisables, versionne ses transformations et documente ce qu'il produit. Il vient souvent de l'analyse plutôt que de l'ingénierie. C'est le recrutement pertinent quand les chaînes d'ingestion existent déjà et que le problème est la modélisation.

Quelle différence avec un Data Scientist ?

L'analyste décrit et explique ce qui s'est passé, avec des méthodes simples et lisibles par une direction. Le data scientist construit des modèles qui prédisent ou classent. Beaucoup d'entreprises recrutent un data scientist là où un analyste rigoureux réglerait la question, plus vite et pour moins cher : c'est une erreur de casting courante dans le domaine.

Comment tester un Data Analyst en entretien ?

En SQL, sur un extrait de votre propre schéma, imparfait de préférence. Nous préparons l'épreuve avec vous : deux tables mal nommées, avec des doublons et une jointure piégeuse, une question métier à traiter en quarante minutes, la documentation autorisée. Elle montre la méthode du candidat, sa façon de vérifier un résultat, et ce qu'il fait quand le chiffre obtenu lui paraît suspect.

Combien de temps faut-il pour recruter un Data Analyst ?

Nous présentons les premiers profils qualifiés sous 10 jours ouvrés en CDI et sous 48 heures en management de transition. Le vivier est large : l'essentiel du travail consiste à trier, et un cadrage précis sur le métier attendu raccourcit nettement le processus.

Combien coûte le recrutement d'un Data Analyst ?

Nous facturons au succès, y compris sur un mandat exclusif : nos honoraires sont dus à l'acceptation de l'offre par le candidat, et à ce moment seulement. Si le candidat renonce finalement au poste, les honoraires versés sont intégralement remboursés.

Intervenez-vous en management de transition sur cette fonction ?

Oui, notamment pour reprendre un parc de tableaux de bord après un départ, reconstruire un catalogue d'indicateurs ou absorber un pic lié à une clôture ou à une migration. Premiers profils sous 48 heures.

Cabinet de recrutement Tech : nos conseils

Recruter un Data Analyst

Trois métiers portent le titre de Data Analyst, et une annonce qui laisse ouvert le choix entre les trois reçoit un grand nombre de candidatures, toutes écartées au tri, parce que les viviers se recouvrent partiellement. Le premier répond aux demandes de tableaux de bord des directions ; le deuxième, que le marché nomme désormais analytics engineer, modélise et documente les données de l'entrepôt ; le troisième travaille comme un consultant interne sur des questions qui restent à formuler. Nous faisons dire au brief lequel des trois est attendu, et pour quelle part du temps.

Aussi appelé Analyste de données, Analytics Engineer, Analyste décisionnel, Lead Data Analyst, Business Analyst data.

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4,9/5 sur 32 avis Google

Sur le marché, 32 annonces ouvertes pour ce poste

Ce poste relève de notre cabinet de recrutement Data

Ce que nous observons

Pourquoi un recrutement de data analyst échoue.

L'annonce tait lequel des trois métiers est visé
C'est la première cause d'échec, et elle est aggravée par le volume : le data analyst est l'un des postes les plus demandés en France, et une annonce vague reçoit un volume de candidatures qui se trie à la main. Dire si l'on cherche quelqu'un pour modéliser dans l'entrepôt, pour instruire des questions métier ou pour tenir un parc de tableaux de bord réduit nettement le volume et augmente d'autant la pertinence des candidatures reçues.
Le poste devient un guichet, par défaut plutôt que par choix
Quand l'entrée dans le catalogue d'indicateurs reste libre, chaque demande métier devient un tableau de plus. L'analyste en produit beaucoup, dont une minorité sert, passe son temps à les maintenir, et finit par partir en ayant peu appris. Le remède tient en une règle : toute nouvelle demande passe par quelqu'un qui a le droit de la refuser, et ce quelqu'un est une autre personne que l'analyste.
On teste sur des exercices d'école plutôt que sur un schéma réel
Le SQL est la compétence centrale du métier et la seule qui se teste objectivement. Mais un exercice académique sur deux tables propres reste muet : ce qui distingue un bon analyste, c'est ce qu'il fait devant deux tables mal nommées, avec des doublons et une jointure piégeuse. Une épreuve sur un extrait de votre propre schéma apprend davantage qu'un entretien de parcours, et renseigne le candidat en retour.
L'analyste est jugé sur le nombre de tableaux produits
C'est le critère le plus facile à mesurer et le plus trompeur. La valeur du poste se mesure au nombre de décisions que ces tableaux ont changées, ce qui suppose que quelqu'un suive l'usage réel. Une entreprise privée de cette mesure obtient exactement ce qu'elle compte : beaucoup de tableaux, peu d'effet, et un catalogue devenu illisible au bout de deux ans.
Les directions métier restent hors de portée de l'analyste
Un analyste qui reçoit ses demandes par un ticket, à distance de celui qui pose la question, répond à la demande formulée plutôt qu'au besoin réel. Or l'essentiel de la valeur du métier est précisément là : reformuler la question avant de la traiter. Les candidats expérimentés demandent qui ils verront et à quelle fréquence, et la réponse pèse plus que l'outil de visualisation en place.
La qualité de la donnée reste orpheline
L'analyste est en bout de chaîne : c'est lui qui découvre qu'un champ est renseigné une fois sur trois, et c'est lui qu'on interroge quand un chiffre est faux. Quand le propriétaire métier et le processus de correction en amont manquent, il passe une part croissante de son temps à expliquer des anomalies hors de sa portée. Dire au cadrage où en est ce sujet change le profil à chercher.
On cherche un analyste là où il faut un ingénieur
Quand la donnée manque, arrive périmée ou se récupère à la main, le problème relève de l'alimentation plutôt que de l'analyse. Un analyste recruté dans ce contexte passe son année à construire des chaînes pour lesquelles il manque à la fois d'outils et de mandat. Nous posons systématiquement la question au cadrage, même quand elle conduit à proposer un autre poste que celui demandé.

Avant de chercher

Ce que nous cadrons avec vous.

Le brief conditionne tout le reste. Un cadrage approximatif se paie en candidatures hors sujet et en semaines perdues. Si votre fiche de poste est déjà écrite, le diagnostic de recrutement la relit et la situe face au marché et à nos grilles.

Lequel des trois métiers
Guichet de tableaux de bord, modélisation dans l'entrepôt, ou instruction de questions ouvertes. La réponse décide du vivier, de la fourchette et du type d'entretien technique à construire. Quand le poste couvre les trois, nous écrivons avec vous la répartition du temps et ce qui cède quand tout arrive en même temps.
L'état de l'entrepôt et du catalogue
Existence d'un entrepôt, fraîcheur des données, indicateurs déjà définis et documentés, nombre de tableaux en circulation. Un poste de construction et un poste de reprise attirent des profils différents, et le second se vend très bien quand il est assorti du mandat de supprimer ce qui est devenu inutile.
L'accès aux directions métier
Qui pose les questions, sous quelle forme, et si l'analyste peut aller voir l'auteur de la demande. C'est le facteur qui distingue un poste d'analyse d'un poste de production, et les candidats le savent.
Qui arbitre le catalogue
La personne qui a le droit de refuser une demande de tableau. En son absence, le poste devient un guichet quelle que soit l'intention affichée au recrutement. Nous posons la question au cadrage parce que la réponse détermine la durée en poste du futur titulaire.
Le niveau réellement nécessaire
Beaucoup de postes annoncés en confirmé se tiennent par un profil de deux ans bien accompagné, et certains postes annoncés en junior demandent en réalité de reprendre seul un entrepôt entier. Le trancher évite de chercher longtemps un profil hors budget, ou d'en recruter un impossible à encadrer.

Lecture de marché

Ce que dit le marché aujourd'hui.

Fourchettes issues de notre baromètre des salaires, en brut annuel, pour la France.

C'est l'un des postes les plus demandés de la famille data, avec un vivier large en volume et très inégal en niveau. La reconversion y a apporté beaucoup de candidats maîtrisant les outils de visualisation mais novices en modélisation de données : le tri se fait sur le SQL et sur la capacité à raconter une analyse de bout en bout.

L'apparition de l'analytics engineer a créé un palier intermédiaire entre l'analyse et l'ingénierie, et il est aujourd'hui le plus tendu du domaine. Les profils qui savent modéliser dans l'entrepôt, versionner leurs transformations et documenter leurs indicateurs se placent au-dessus du milieu de fourchette et reçoivent plusieurs propositions.

Notre baromètre situe la fonction entre environ 35 000 € pour un profil junior et 95 000 € et au-delà pour un lead qui porte une équipe d'analyse. L'écart entre secteurs est net : les entreprises dont le produit repose sur la donnée paient nettement au-dessus des directions métier qui s'équipent.

Les outils d'assistance à la rédaction de requêtes ont déplacé la valeur. Écrire une requête simple est devenu banal ; savoir qu'une jointure va dupliquer des lignes, reconnaître un résultat forcément faux et reformuler une question mal posée discriminent davantage. Une partie des entretiens a pris du retard sur ce point.

Le télétravail est très répandu sur cette fonction, ce qui élargit le vivier accessible mais expose à une concurrence nationale. En contrepartie, la proximité avec les directions métier reste un argument d'attractivité réel pour les candidats qui veulent voir l'effet de leur travail.

Junior (0-2 ans)35-45 k€
Confirmé (2-5 ans)45-58 k€
Senior (5-8 ans)58-75 k€
Lead Data Analyst / Analytics Manager (8 ans et plus)75-95 k€+

Sur le marché, 32 annonces sont ouvertes en ce moment pour ce poste, relevées chaque matin : c'est la concurrence que votre offre rencontrera. Voir les annonces du marché

Cas clients

Nos recrutements, racontés de bout en bout.

Le besoin réel, la démarche, les profils comparés et ce qui a décidé du recrutement.

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Questions fréquentes

Ce que les dirigeants nous demandent.

Quelle différence entre un Data Analyst et un Data Engineer ?: L'ingénieur construit et exploite les chaînes qui rendent la donnée disponible, fraîche et fiable. L'analyste utilise cette donnée pour répondre à des questions métier. L'un produit la matière, l'autre en tire des conclusions. Une équipe composée uniquement d'analystes finit par consacrer une large part de son temps à des tâches d'ingénierie faites à la main, et elle le découvre en général le jour où un chiffre faux arrive en comité de direction.
Qu'est-ce qu'un Analytics Engineer ?: Un profil intermédiaire, apparu avec les outils de transformation déclarative : il travaille dans l'entrepôt plutôt qu'en amont, transforme la donnée brute en modèles utilisables, versionne ses transformations et documente ce qu'il produit. Il vient souvent de l'analyse plutôt que de l'ingénierie. C'est le recrutement pertinent quand les chaînes d'ingestion existent déjà et que le problème est la modélisation.
Quelle différence avec un Data Scientist ?: L'analyste décrit et explique ce qui s'est passé, avec des méthodes simples et lisibles par une direction. Le data scientist construit des modèles qui prédisent ou classent. Beaucoup d'entreprises recrutent un data scientist là où un analyste rigoureux réglerait la question, plus vite et pour moins cher : c'est une erreur de casting courante dans le domaine.
Comment tester un Data Analyst en entretien ?: En SQL, sur un extrait de votre propre schéma, imparfait de préférence. Nous préparons l'épreuve avec vous : deux tables mal nommées, avec des doublons et une jointure piégeuse, une question métier à traiter en quarante minutes, la documentation autorisée. Elle montre la méthode du candidat, sa façon de vérifier un résultat, et ce qu'il fait quand le chiffre obtenu lui paraît suspect.
Combien de temps faut-il pour recruter un Data Analyst ?: Nous présentons les premiers profils qualifiés sous 10 jours ouvrés en CDI et sous 48 heures en management de transition. Le vivier est large : l'essentiel du travail consiste à trier, et un cadrage précis sur le métier attendu raccourcit nettement le processus.
Combien coûte le recrutement d'un Data Analyst ?: Nous facturons au succès, y compris sur un mandat exclusif : nos honoraires sont dus à l'acceptation de l'offre par le candidat, et à ce moment seulement. Si le candidat renonce finalement au poste, les honoraires versés sont intégralement remboursés.
Intervenez-vous en management de transition sur cette fonction ?: Oui, notamment pour reprendre un parc de tableaux de bord après un départ, reconstruire un catalogue d'indicateurs ou absorber un pic lié à une clôture ou à une migration. Premiers profils sous 48 heures.

Aller plus loin

Les autres fonctions Tech que nous recrutons.

Sur les fonctions voisines :

Voir aussi la fiche métier détaillée, notre expertise Tech, nos outils gratuits ou les 4 mandats Entourage en Tech.

À propos de l'auteur

Bruno Dos Santos

Consultant Sourcing chez Entourage Recrutement

Sourceur depuis sept ans sur les métiers financiers et technologiques, Bruno approche les profils qui restent loin des annonces. Il intervient sur les mandats en CDI comme sur les missions freelance.

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Le poste devient un guichet, par défaut plutôt que par choix

On teste sur des exercices d'école plutôt que sur un schéma réel

L'analyste est jugé sur le nombre de tableaux produits

Les directions métier restent hors de portée de l'analyste

La qualité de la donnée reste orpheline

On cherche un analyste là où il faut un ingénieur

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